論文の概要: AbstractBeam: Enhancing Bottom-Up Program Synthesis using Library Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17514v1
• Date: Mon, 27 May 2024 08:31:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:50:44.990367
• Title: AbstractBeam: Enhancing Bottom-Up Program Synthesis using Library Learning
• Title（参考訳）: AbstractBeam: ライブラリ学習によるボトムアッププログラム合成の強化
• Authors: Janis Zenkner, Lukas Dierkes, Tobias Sesterhenn, Chrisitan Bartelt,
• Abstract要約: AbstractBeamは、ライブラリ学習を利用してプログラムの繰り返しを識別する、プログラム合成フレームワークである。 我々の実験は、AbstractBeamがLambdaBeam整数リスト操作ドメインにおけるLambdaBeamのパフォーマンスを著しく改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LambdaBeam is a state-of-the-art execution-guided algorithm for program synthesis that incorporates higher-order functions, lambda functions, and iterative loops into the Domain-Specific Language (DSL). LambdaBeam generates every program from the start. Yet, many program blocks or subprograms occur frequently in a given domain, e.g., loops to traverse a list. Thus, repeating programs can be used to enhance the synthesis algorithm. However, LambdaBeam fails to leverage this potential. For this purpose, we introduce AbstractBeam: A novel program synthesis framework that employs Library Learning to identify such program repetitions, integrates them into the DSL, and thus utilizes their potential to boost LambdaBeam's synthesis algorithm. Our experimental evaluations demonstrate that AbstractBeam significantly improves LambdaBeam's performance in the LambdaBeam integer list manipulation domain. Additionally, AbstractBeam's program generation is more efficient compared to LambdaBeam's synthesis. Finally, our findings indicate that Library Learning is effective in domains not specifically crafted to highlight its benefits.
• Abstract（参考訳）: LambdaBeamは、高階関数、ラムダ関数、反復ループをドメイン特化言語(DSL)に組み込む、プログラム合成のための最先端の実行誘導アルゴリズムである。 LambdaBeamは最初からすべてのプログラムを生成する。 しかし、多くのプログラムブロックやサブプログラムは、リストを横切るループなど、特定のドメインで頻繁に発生する。 したがって、繰り返しプログラムは合成アルゴリズムを強化するために使用できる。 しかし、LambdaBeamはこの可能性を活用できない。 そこで我々は,ライブラリ学習を利用した新しいプログラム合成フレームワークAbstractBeamを紹介した。このフレームワークは,プログラムの繰り返しを識別し,それらをDSLに統合し,LambdaBeamの合成アルゴリズムの強化に活用する。 実験により、AbstractBeamはLambdaBeam整数リスト操作領域におけるLambdaBeamの性能を大幅に改善することが示された。 さらに、AbstractBeamのプログラム生成はLambdaBeamの合成よりも効率的である。 最後に、図書館学習は、その利点を強調するために特別に作られたものではない領域で有効であることを示す。

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